87例难治性狼疮肾炎影响因素的病例对照研究
发布时间：2021-04-07 16:08
目的:探讨难治性狼疮肾炎（Refractory Lupus Nephritis,RLN）的影响因素,为早期制定RLN的防控措施提供理论依据。方法:本研究采用病例对照研究方法,将2012年2月至2017年7月在皖南医学院弋矶山医院住院确诊的366例LN患者作为研究对象,根据对常规诱导方案（环磷酰胺和或霉酚酸酯联合糖皮质激素）治疗6个月是否有效将患者分为RLN组和非RLN组（n RLN）,回顾性收集两组患者初次入院时的一般人口学特征、临床特征、体格检查和实验室检测指标。采用SPSS18.0进行单因素分析;采用R 3.4.3进行Lasso logistic方法的多因素分析,筛选变量得到影响因素并构建回归方程模型,应用ROC曲线下面积验证模型的预测价值。结果:366例LN患者中,87例RLN患者,占比23.77%。（1）一般人口学特征:34例男性LN患者中,包括RLN 15例（44.12%）,女性332例,包括RLN 72例（21.69%）,RLN比例男性高于女性（c2=8.564,P=0.003）;两组间年龄、职业、婚姻状况和文化程度的差异均无统计学意义（c2年龄=3.606,P=0.324...
【文章来源】：皖南医学院安徽省
【文章页数】：76 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
Lasso回归方法下变量选择注：图左侧表示变量标准系数，图中的每条竖线表示模型的拟合步数，图右侧为对应自变量的编号，由于步数和变量较多，无法全部显示
皖南医学院硕士学位论文255.2估计系数通过10折交叉验证，对模型进行误差分析，以选取最佳的L1惩罚项，使得损失函数最校图4反映了模型均方误差（MSE）的变化情况，验证MSE值较小时的变量个数与估计系数，以保证模型的准确度。图4交叉验证最佳系数5.3回归模型的建立最终选取了6个自变量，得到Lasso模型确定的logistic回归方程为：)1(logPP-0.8798-0.0176X2（淋巴细胞数）-0.0295X7（女性）+0.0003X13（尿素氮）+0.0780X15（肌酐）+0.0064X35（身高）+0.0482X58（低密度脂蛋白）。各指标系数与所对应的具体指标如表6。变量系数为负数，表示函数随着变量的增大而减小；相反，系数为正时，指标数值越大，RLN发生风险的概率越大。故可见，RLN受基线肌酐水平影响最大，其次是低密度脂蛋白。正向影响的有：肌酐、低密度脂蛋白、身高和尿素氮；负向影响的有女性和淋巴细胞计数。
皖南医学院硕士学位论文26表6基于Lassologistic方法的RLN影响因素及其估计系数变量截距淋巴细胞数（X2）女性（X7）尿素氮（X13）肌酐（X15）身高（X35）低密度脂蛋白（X58）系数-0.8798-0.0176-0.02950.00030.07800.00640.04825.4回归模型预测价值的ROC曲线运用predict函数得到模型预测RLN的条件概率，再结合实际值绘制ROC曲线。曲线下面积为0.732，最佳条件概率分割点在0.194，对应的灵敏度为74.47%，特异度为46.22%，准确度达到77.87％，结果提示模型具有一定的预测价值。见图5。图5回归模型预测价值的ROC曲线
【参考文献】：
期刊论文
[1]性别差异对系统性红斑狼疮及狼疮肾炎的影响[J]. 李春红,田洁. 临床肾脏病杂志. 2019(08)
[2]伴与不伴肾炎的系统性红斑狼疮患者血管内皮功能研究[J]. 刘春秋,陈洁,柳红,陶山. 实用医学杂志. 2019(08)
[3]中性粒细胞与淋巴细胞比值及血小板与淋巴细胞比值预测狼疮性肾炎疾病活动度的价值研究[J]. 李慧,孟德钎,刘焱,李鞠,刘姗姗,王凯,潘文友. 中国全科医学. 2019(11)
[4]老年人随访低密度脂蛋白胆固醇变异性与动脉粥样硬化进展的相关性[J]. 宫亚楠,赵颖馨,贾青,孙尚文,盛林,张华,柴强,刘振东,王娟. 中华老年心脑血管病杂志. 2019(03)
[5]小而密低密度脂蛋白与冠状动脉粥样硬化的研究进展[J]. 李斌,曹明艳,李先辉. 湘南学院学报(医学版). 2018(04)
[6]基于Lasso Logistic回归模型的乳腺癌高风险人群筛查利用相关因素研究[J]. 成娟,梁轩,郑森爽,王晶,丁兰君,王媛,芦文丽. 中华疾病控制杂志. 2018(06)
[7]基于Lasso回归法的人口出生率影响因素分析[J]. 刘丽萍. 牡丹江师范学院学报(自然科学版). 2018(02)
[8]血浆置换技术临床应用研究进展[J]. 曾军红. 临床合理用药杂志. 2018(12)
[9]基于Pls-Logit模型的寿险公司财务风险预警模型研究[J]. 闫春,王泽祎. 技术与创新管理. 2018(01)
[10]SLE患者血清载脂蛋白M含量及与病情活动度的相关性研究[J]. 沈括,冯建明,李文倩,陈绍斌,王小蕊,艾国,赵强强. 海南医学院学报. 2017(14)
硕士论文
[1]中性粒细胞/淋巴细胞比值与狼疮性肾炎患者肾功能及肾脏预后的关系[D]. 周丽.安徽医科大学 2019
[2]弥漫增生性狼疮性肾炎进展的危险因素分析[D]. 马潇.兰州大学 2018
[3]基于多元统计方法的医院患者满意度分析[D]. 马帅锋.重庆大学 2017
[4]增殖性狼疮性肾炎复发与预后的研究[D]. 王晶晶.南京大学 2016
[5]狼疮性肾炎患者肾功能快速进展的危险因素探讨[D]. 张书通.安徽医科大学 2016
[6]小剂量他克莫司治疗难治性狼疮肾炎的临床观察[D]. 吴春梅.中南大学 2014
[7]Lasso及其相关方法在多元线性回归模型中的应用[D]. 柯郑林.北京交通大学 2011
本文编号：3123775
【文章来源】：皖南医学院安徽省
【文章页数】：76 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
Lasso回归方法下变量选择注：图左侧表示变量标准系数，图中的每条竖线表示模型的拟合步数，图右侧为对应自变量的编号，由于步数和变量较多，无法全部显示
皖南医学院硕士学位论文255.2估计系数通过10折交叉验证，对模型进行误差分析，以选取最佳的L1惩罚项，使得损失函数最校图4反映了模型均方误差（MSE）的变化情况，验证MSE值较小时的变量个数与估计系数，以保证模型的准确度。图4交叉验证最佳系数5.3回归模型的建立最终选取了6个自变量，得到Lasso模型确定的logistic回归方程为：)1(logPP-0.8798-0.0176X2（淋巴细胞数）-0.0295X7（女性）+0.0003X13（尿素氮）+0.0780X15（肌酐）+0.0064X35（身高）+0.0482X58（低密度脂蛋白）。各指标系数与所对应的具体指标如表6。变量系数为负数，表示函数随着变量的增大而减小；相反，系数为正时，指标数值越大，RLN发生风险的概率越大。故可见，RLN受基线肌酐水平影响最大，其次是低密度脂蛋白。正向影响的有：肌酐、低密度脂蛋白、身高和尿素氮；负向影响的有女性和淋巴细胞计数。
皖南医学院硕士学位论文26表6基于Lassologistic方法的RLN影响因素及其估计系数变量截距淋巴细胞数（X2）女性（X7）尿素氮（X13）肌酐（X15）身高（X35）低密度脂蛋白（X58）系数-0.8798-0.0176-0.02950.00030.07800.00640.04825.4回归模型预测价值的ROC曲线运用predict函数得到模型预测RLN的条件概率，再结合实际值绘制ROC曲线。曲线下面积为0.732，最佳条件概率分割点在0.194，对应的灵敏度为74.47%，特异度为46.22%，准确度达到77.87％，结果提示模型具有一定的预测价值。见图5。图5回归模型预测价值的ROC曲线
【参考文献】：
期刊论文
[1]性别差异对系统性红斑狼疮及狼疮肾炎的影响[J]. 李春红,田洁. 临床肾脏病杂志. 2019(08)
[2]伴与不伴肾炎的系统性红斑狼疮患者血管内皮功能研究[J]. 刘春秋,陈洁,柳红,陶山. 实用医学杂志. 2019(08)
[3]中性粒细胞与淋巴细胞比值及血小板与淋巴细胞比值预测狼疮性肾炎疾病活动度的价值研究[J]. 李慧,孟德钎,刘焱,李鞠,刘姗姗,王凯,潘文友. 中国全科医学. 2019(11)
[4]老年人随访低密度脂蛋白胆固醇变异性与动脉粥样硬化进展的相关性[J]. 宫亚楠,赵颖馨,贾青,孙尚文,盛林,张华,柴强,刘振东,王娟. 中华老年心脑血管病杂志. 2019(03)
[5]小而密低密度脂蛋白与冠状动脉粥样硬化的研究进展[J]. 李斌,曹明艳,李先辉. 湘南学院学报(医学版). 2018(04)
[6]基于Lasso Logistic回归模型的乳腺癌高风险人群筛查利用相关因素研究[J]. 成娟,梁轩,郑森爽,王晶,丁兰君,王媛,芦文丽. 中华疾病控制杂志. 2018(06)
[7]基于Lasso回归法的人口出生率影响因素分析[J]. 刘丽萍. 牡丹江师范学院学报(自然科学版). 2018(02)
[8]血浆置换技术临床应用研究进展[J]. 曾军红. 临床合理用药杂志. 2018(12)
[9]基于Pls-Logit模型的寿险公司财务风险预警模型研究[J]. 闫春,王泽祎. 技术与创新管理. 2018(01)
[10]SLE患者血清载脂蛋白M含量及与病情活动度的相关性研究[J]. 沈括,冯建明,李文倩,陈绍斌,王小蕊,艾国,赵强强. 海南医学院学报. 2017(14)
硕士论文
[1]中性粒细胞/淋巴细胞比值与狼疮性肾炎患者肾功能及肾脏预后的关系[D]. 周丽.安徽医科大学 2019
[2]弥漫增生性狼疮性肾炎进展的危险因素分析[D]. 马潇.兰州大学 2018
[3]基于多元统计方法的医院患者满意度分析[D]. 马帅锋.重庆大学 2017
[4]增殖性狼疮性肾炎复发与预后的研究[D]. 王晶晶.南京大学 2016
[5]狼疮性肾炎患者肾功能快速进展的危险因素探讨[D]. 张书通.安徽医科大学 2016
[6]小剂量他克莫司治疗难治性狼疮肾炎的临床观察[D]. 吴春梅.中南大学 2014
[7]Lasso及其相关方法在多元线性回归模型中的应用[D]. 柯郑林.北京交通大学 2011
本文编号：3123775
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